aio-01d4-stu/Last3Mon/75/LAB-01-A-MEASURE-USAGE.md

Lab 01 · 자원과 토큰을 재고, 비용을 계산하고, 기록하기

강사용 정답본 · 학생 저장소에 올리지 않습니다. 학생용 문제는 LAB-01-Q-MEASURE-USAGE.md. 요청문은 예시이며 CLI 에이전트로 보내 재지는 않았습니다. 결과 숫자는 실습을 5개로 늘린 뒤 정답 워크플로우를 학생 순서대로 2026-10-28에 1회씩 실행한 값입니다 (강사 Mac, gpt-4.1-mini · gpt-5.4-nano, 단가는 OpenAI 모델 문서 2026-10-28 확인). 명령 · 출력 전부: answers/LAB-TEST-RESULT.md.

예제 1 · 결과 (에이전트 없이)

자원 (docker stats, answers/01)	CPU	메모리
n8n	0.27%	642.6MiB
runners	0.21%	100.5MiB
data-api	0.02%	20.3MiB

call base-cost	단계	입력	출력
VPN	classify	78	6
VPN	answer	1,781	78
VPN	review	140	66
VPN	합	1,999	150
T-1002	합 (answer)	1,973 (1,791)	97

• 손 계산: (1,999 × 0.40 + 150 × 1.60) ÷ 1,000,000 = $0.00104. 하루 1,000건 × 22일 ≈ $22.9.
• 풀이 때: "answer 입력이 왜 질문 종류와 관계없이 1,780토큰인가?" → 지시문에 붙은 사내 규정 전체. Lab 02 예제 1로.

예제 2 · 요청문 예

my-work/cost.json (baseline 을 복사한 것) 의 웹훅 경로를 my-cost 로, 이름을 "75 IT helpdesk (my)" 로 바꿔 줘.
Has question? 뒤에 Get prices(HTTP GET http://data-api:8800/ prices ) 를 넣어 줘.
Build result 에서 단계마다 cost_usd = (prompt_tokens × input + completion_tokens × output) ÷ 1000000 를
그 단계 model 의 단가로 계산해 usage.by_step.<단계>.cost_usd 에, 합을 cost_usd 에 넣어 줘. 소수 8 자리에서 반올림.
기대 결과 cases/lab01.json.

빈칸 답 (Q 문서 ▶ 빈칸 채우기 ____①~____④)

빈칸	답	왜
①	my-cost	cases/lab01.json의 webhook (AGENTS.md 3절)
②	prices	단가를 주는 주소 GET /prices (AGENTS.md 2절)
③	1000000	단가 단위가 "per 1M tokens"
④	8	AGENTS.md 3절 cost_usd 반올림 자리

정답: reference/lab01-example2-cost.json

10/28 결과
cases/lab01.json (answers/02)	3/3 · VPN $0.001040 (손 계산과 같음) · 접수 $0.000946

예제 3 · 결과 (에이전트 없이)

lab01-mix (answers/03)	비용 ($)
FAQ · VPN · 프린터 · 비밀번호 · 메일	0.001040 · 0.000960 · 0.000953 · 0.000965 (평균 0.000980)
접수 · T-1002 · T-1001	0.000946 · 0.000890 (평균 0.000918)
규칙에 없는 질문	0.000830
합계	7/7, 모두 3 calls

• 가중(60 · 30 · 10%): $0.000946 × 1,000 × 22 ≈ $20.8. 단순 평균: ≈ $20.7. 두 어림이 거의 같은 까닭이 이 예제의 답입니다 — 고정비(규정 전체)가 커서 질문 종류가 비용을 거의 바꾸지 않습니다.
• Lab 02 과제 1 뒤에는 질문마다 $0.000097 ~ $0.000166으로 벌어집니다 (고정비가 사라지면 변동비가 보임). 시간이 되면 이것을 마지막에 다시 돌려 보게 합니다.

과제 1 · 요청문 예

my-work/cost.json 의 Build result 뒤에 Record usage(HTTP POST http://data-api:8800/usage) 를 넣어 줘.
본문은 items: usage.by_step 의 단계마다 한 줄 {request_id, user, step, model, prompt_tokens, completion_tokens, cost_usd, route}.
request_id 는 $execution.id , user 는 웹훅 본문의 user .
기록 응답이 오류여도 멈추지 않게 options.response 에 neverError: true , 그다음 Result again(Code) 이 Build result 의 결과를 다시 꺼내 Send result 로.
기대 결과 cases/lab01-challenge.json.

빈칸 답 (Q 문서 ▶ 빈칸 채우기 ____①~____④)

빈칸	답	왜
①	$execution.id	이번 실행의 번호 — 한 요청의 호출 세 줄을 묶음 (AGENTS.md 5절)
②	user	요청 본문의 사람 이름 칸 (requests/faq-vpn.json)
③	neverError: true	4xx · 5xx 응답도 성공 쪽으로 (74일차 Lab 02 과제 2와 같은 옵션)
④	Build result	사용자에게 보낼 답을 만든 노드. Record usage 뒤의 $json은 기록 API의 응답

정답: answers/75-lab01-challenge-record.json

10/28 결과	고치기 전 (예제 2 정답, answers/04)	고친 뒤 (answers/05)
cases/lab01-challenge.json	3/4 (요약 requests 0)	4/4
flow.py usage		requests 3 · calls 9 · $0.002951 (이준호 $0.001040 · 박서연 $0.000959 · 한지훈 $0.000953)

과제 2 · 요청문 예

my-work/cost.json 의 Record usage 에 options.timeout 3000 과 onError continueRegularOutput 를 넣어 줘.
Result again 은 Build result 의 결과에 recorded 를 더해: 기록 응답의 stored 가 1 이상이면 true, 아니면 false.
기록이 실패해도 사용자에게 가는 answer · cost_usd 는 그대로 .
기대 결과 cases/lab01-challenge2.json, cases/lab01-challenge.json.

빈칸 답 (Q 문서 ▶ 빈칸 채우기 ____①~____④)

빈칸	답	왜
①	3000	3초를 ms로
②	continueRegularOutput	실패한 항목을 같은 출력으로 계속 (74일차의 continueErrorOutput은 두 번째 출력으로 따로)
③	stored	기록 API가 성공하면 {"stored": <항목 수>, "total"}
④	그대로	기록은 운영 쪽 일. 답은 바뀌면 안 됨

정답: answers/75-lab01-challenge2-safe-record.json (과제 1 정답 + Record usage의 timeout · onError, Result again의 recorded)

10/28 결과 (cases/lab01-challenge2.json)	고치기 전 (과제 1 정답, answers/06)	고친 뒤 (answers/07)
기록 API 고장 (usage error)	✘ 답은 나감 · recorded 없음 (3.4초)	✔ recorded: false (4.4초)
기록 API 느림 (usage slow 8초)	✘ 11.2초 · recorded 없음	✔ recorded: false · 6.1초
고친 뒤 · 기록됨	✘ recorded 없음	✔ recorded: true
요약 · 기록된 요청 1건	✔ (고장 두 건은 기록되지 않음)	✔
합계	1/4	4/4
lab01-challenge		4/4

• 고치기 전의 고장 케이스도 답은 나갑니다 (과제 1의 neverError 덕분에 500 응답을 받아 넘김). 그래서 이 과제의 핵심은 **시간(느림)**과 **표시(recorded)**입니다. 풀이 때 이 차이를 짚습니다.
• 수업 준비 중 실제로 본 것: 처음 데이터 API는 느림 모드에서 8초 뒤 결국 저장했습니다. 워크플로우는 3초에 포기해 recorded: false라고 답했는데, 다음 테스트를 시작할 때 늦게 저장된 한 줄이 끼어들어 requests가 하나 많았습니다. "시간 초과로 포기해도 상대 서버의 일은 끝나지 않을 수 있다"는 실제 운영 문제라 풀이 때 이야기합니다. 데이터 API는 "늦게 답하고 저장하지 않음"(503)으로 바꿨습니다.
• 다음 단계로 넘기는 질문: "기록이 빠진 요청은 Lab 03의 예산에서도 빠진다. 그럼 예산은 실제보다 남아 보이지 않나?" → Lab 03 예제 1 ▶ 2단계.